Programación Lineal aplicada al despacho de carga en Paraguay

  • O Barboza Universidad del Cono Sur de las Américas
  • J Mendoza Pontificia Universidad Católica de Valparaíso
  • R Fariña Universidad del Cono Sur de las Américas
Palabras clave: Despacho de carga, optimización, programación lineal entera mixta, sistemas de potencia

Resumen

En este trabajo se ha descrito el ecuacionamiento de un problema de optimización planteado mediante Programación Lineal Entera Mixta, para el despacho de carga de las centrales de generación de energía eléctrica que abastecen a todo el Sistema Interconectado Nacional del Paraguay. La implementación y solución del problema han sido realizadas mediante la herramienta Optimization Toolbox® de MatLab®. A efectos de verificar el comportamiento satisfactorio del algoritmo de optimización, se han presentado instancias del mismo. Se ha verificado el despacho coherente del algoritmo comprobando que las cargas son asignadas prioritariamente a las fuentes y modalidades de abastecimiento de menor costo. La Programación Lineal Entera Mixta se manifestó como una eficaz herramienta para capturar las particularidades de las diversas modalidades de suministro de las centrales de generación, principalmente en lo referente a los aspectos contractuales del suministro ITAIPU-ANDE, que incluye costos fijos y variables.

Citas

Administración Nacional de Electricidad (ANDE). (2019). Memoria Anual 2018. Paraguay, ANDE.
Barboza, O.; Mendoza, J. y Fariña, R. (2019). Automatización de contratación horaria de potencia eléctrica en el Sistema Interconectado Nacional. Paraguay, Imprenta El Progreso.
Fariña, R.; Barboza, O.; Mendoza, J. (2019). Automatización de contratación horaria de potencia eléctrica en el Sistema Interconectado Nacional. Panamá, IESTEC 2019.
MathWorks. (2015). Documentación de MatLab. Disponible en https://la.mathworks.com/help/.
Soares, LJ.; Medeiros, MC. (2008) Modeling and forecasting short-term electricity load: a comparison of methods with a application to Brazilian data. Proceedings. 24:630–644.
Taylor, JW.; McSharry, PE. (2008) Short-term load forecasting methods: an evaluation based on european data. IEEE Transactions on Power Systems. 22:2213–2216.
Publicado
2020-02-17
Sección
Artículos Originales